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基于半监督的支持向量机网页分类方法
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基于半监督的支持向量机网页分类方法
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第一章 前言
第8-15页
· 课题背景与意义
第8页
· 国内外研究现状
第8-13页
· 论文研究内容
第13页
· 论文组织结构
第13-15页
第二章 网页分类技术
第15-25页
· 网页分类预处理技术
第15-18页
· 文本分类
第15-16页
· 文本的表示
第16-17页
· 预处理
第17页
· 特征提取
第17-18页
· 网页分类算法分类
第18-20页
· 常用网页分类算法
第20-23页
· NB 算法
第20-21页
· KNN 算法
第21-22页
· 最大熵模型分类方法
第22页
· 聚类分类方法
第22-23页
· 网页分类的评价方法
第23-24页
· 本章小结
第24-25页
第三章 半监督支持向量机和主动学习
第25-35页
· 支持向量机基本原理
第25-31页
· 支持向量机概述
第25页
· 支持向量机的几何意义
第25-26页
· 支持向量机的一般原理
第26-28页
· 支持向量机的训练算法
第28-31页
· 半监督支持向量机
第31-33页
· 半监督支持向量机概述
第31-32页
· 半监督支持向量机原理和训练方法
第32-33页
· 主动学习
第33-34页
· 本章小结
第34-35页
第四章 基于主动学习的半监督支持向量机改进算法
第35-41页
· 半监督支持向量机训练算法分析
第35-36页
· 基于主动学习的半监督支持向量机训练方法
第36-38页
· 实验与讨论
第38-40页
· 本章小结
第40-41页
第五章 中文网页分类实验系统设计
第41-52页
· 实验环境设定
第41页
· 实验系统结构设计
第41-47页
· 特征提取模块
第42-46页
· 训练模块
第46页
· 分类模块
第46-47页
· 运行结果及分析
第47-51页
· 系统运行
第47-50页
· 运行结果分析
第50-51页
· 本章小结
第51-52页
总结
第52-54页
主要工作
第52页
主要创新点
第52-53页
存在的问题及未来的方向
第53-54页
参考文献
第54-58页
在学期间的研究成果
第58-59页
致谢
第59 页
本篇论文共
59
页,
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。
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